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                NXP推出集成NPU的MCU,支持AI邊緣設備!MCU實(shí)現AI功能的多種方式

                Carol Li ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友 ? 作者:李彎彎 ? 2024-09-29 01:11 ? 次閱讀


                電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李彎彎)近日,恩智浦宣布推出全新i.MX RT700跨界MCU系列,支持智能AI的邊緣端設備,例如可穿戴設備、消費醫療設備、智能家居設備和HMI平臺。據官方介紹,新款MCU旨在顯著(zhù)節省功耗,可在邊緣端提供高達172倍的AI加速。

                MCU集成NPU支持AI功能

                恩智浦推出的這款i.MX RT700內部集成了恩智浦自研的eIQ Neutron NPU,這是一種可擴展的硬件加速器架構,專(zhuān)為AI和ML應用而設計。NPU的引入大幅提升了設備的AI工作負載性能和能效,使得本地部署AI模型成為可能。

                MCU集成NPU是當前技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要趨勢。隨著(zhù)AI技術(shù)的普及和邊緣計算需求的增加,傳統的MCU已經(jīng)難以滿(mǎn)足高效處理復雜AI任務(wù)的需求。因此,將NPU集成到MCU中,成為提升設備智能化水平和響應速度的關(guān)鍵技術(shù)之一。

                NPU專(zhuān)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )運算設計,能夠大幅提升MCU在處理AI算法時(shí)的運算速度和效率。這使得MCU能夠執行更復雜的AI任務(wù),如圖像識別、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理等。

                相比傳統的CPUGPU,NPU在處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )運算時(shí)具有更低的功耗。這對于需要長(cháng)時(shí)間運行的設備,如可穿戴設備、智能家居設備等,尤為重要。

                在智能家居領(lǐng)域,集成NPU的MCU能夠實(shí)時(shí)處理傳感器數據,實(shí)現智能家居設備的智能聯(lián)動(dòng)和場(chǎng)景控制。例如,通過(guò)圖像識別技術(shù),智能門(mén)鎖可以識別主人的面部特征,實(shí)現無(wú)鑰匙進(jìn)入;智能照明系統可以根據室內光線(xiàn)和人員活動(dòng)情況自動(dòng)調節亮度和色溫。

                工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域,集成NPU的MCU可以執行更復雜的機器視覺(jué)機器學(xué)習任務(wù),如產(chǎn)品質(zhì)量檢測、生產(chǎn)流程監控等。這有助于提高生產(chǎn)效率、降低人工成本并提升產(chǎn)品質(zhì)量。

                在醫療設備領(lǐng)域,集成NPU的MCU可以實(shí)時(shí)處理醫療影像數據,輔助醫生進(jìn)行疾病診斷和治療決策。例如,在智能診斷系統中,NPU可以快速分析患者的影像資料,提供初步的診斷建議。

                汽車(chē)電子領(lǐng)域,集成NPU的MCU可以實(shí)現高級駕駛輔助系統(ADAS)和自動(dòng)駕駛功能。例如,通過(guò)圖像識別和傳感器融合技術(shù),汽車(chē)可以實(shí)時(shí)感知周?chē)h(huán)境并做出相應的駕駛決策。

                目前,多家MCU廠(chǎng)商已經(jīng)推出了集成NPU的產(chǎn)品,除了恩智浦之外,意法半導體、英飛凌等都推出有集成NPU的MCU,如意法半導體的STM32N6系列,是其首款配備N(xiāo)PU的MCU,這使得該系列MCU能夠在邊緣端執行復雜的AI算法,極大地提高了處理能力和效率。

                據意法半導體微控制器、數字IC射頻產(chǎn)品部總裁Remi El-Ouazzane表示,STM32N6提供了與配備AI加速器的四核處理器相同的AI性能,但成本僅為十分之一,功耗僅為十二分之一。這主要得益于其高效的架構設計和優(yōu)化的功耗管理。

                STM32N6系列由于其強大的AI處理能力和低功耗特性,非常適用于對功耗和性能有嚴格要求的邊緣計算場(chǎng)景,如:在智能城市和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中,STM32N6可以作為智能傳感器的核心處理單元,實(shí)現數據的實(shí)時(shí)采集、處理和傳輸。

                利用其內置的NPU,STM32N6可以執行圖像識別、物體檢測等機器視覺(jué)任務(wù),為智能安防、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供技術(shù)支持。在嵌入式系統中,STM32N6能夠顯著(zhù)提升設備的智能化水平,使設備具備更強大的數據處理和決策能力。

                再如英飛凌,該公司今年4月發(fā)布了全新的新型PSOC Edge E81、E83和E84微控制器,搭載高性能的Arm Cortex-M55內核,支持Arm Helium DSP并搭配Arm Ethos-U55的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器,以及Cortex-M33內核搭配著(zhù)英飛凌超低功耗NNLite。NNLite是一種用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的專(zhuān)有硬件加速器。

                這些完全集成的系統級芯片針對在網(wǎng)絡(luò )邊緣互聯(lián)系統上運行的機器學(xué)習應用進(jìn)行了優(yōu)化,使設計人員能夠為物聯(lián)網(wǎng)和消費級應用帶來(lái)先進(jìn)的AI功能。

                PSOC Edge MCU的目標應用包括家電和工業(yè)設備中的人機界面(HMI)、智能家居和安全系統、機器人和可穿戴設備等。這些設備需要高性能、低功耗和強大的安全性來(lái)支持復雜的機器學(xué)習應用和用戶(hù)交互體驗。

                MCU支持AI功能的其他方式

                當然除了集成NPU之外,MCU也能通過(guò)其他方式實(shí)現一定程度的AI功能。如軟件算法,通過(guò)優(yōu)化軟件算法,MCU可以在其處理能力范圍內執行簡(jiǎn)單的AI算法。例如,使用機器學(xué)習庫(如TensorFlow Lite for Microcontrollers)來(lái)運行輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型。

                MCU也可以運行基于統計或規則的簡(jiǎn)單AI算法,如決策樹(shù)、支持向量機(SVM)等,這些算法對計算資源的要求相對較低。

                一些MCU集成了DSP單元,DSP對于執行數字信號處理任務(wù)(如FFT、濾波等)非常高效,這些任務(wù)在A(yíng)I算法中也很常見(jiàn)。部分MCU可能配備了其他類(lèi)型的協(xié)處理器,如FPU(浮點(diǎn)處理單元)或特殊功能協(xié)處理器,這些協(xié)處理器可以在一定程度上加速AI算法的執行。

                另外,MCU可以通過(guò)外部接口(如SPI、I2C、UART等)連接專(zhuān)門(mén)的AI加速器芯片。這些加速器芯片可以處理復雜的AI算法,并將結果返回給MCU進(jìn)行后續處理。

                意法半導體STM32系列的許多型號就沒(méi)有集成NPU,它們通過(guò)軟件優(yōu)化和模型轉換,仍然能夠執行AI任務(wù)。除STM32系列外,也有許多品牌的MCU也能夠在沒(méi)有NPU的情況下實(shí)現AI功能。這些MCU通常具有高性能的處理器和豐富的外設資源,通過(guò)軟件優(yōu)化和算法調整,可以執行簡(jiǎn)單的AI任務(wù)。

                如樂(lè )鑫科技推出的ESP32,這是一款集成了Wi-Fi藍牙功能的MCU,雖然沒(méi)有集成NPU,但其雙核處理器和豐富的內存資源使得它能夠在一定程度上支持AI應用。通過(guò)加載輕量級模型和使用優(yōu)化算法,ESP32可以實(shí)現語(yǔ)音識別、圖像識別等功能。

                還有兆易創(chuàng )新GD32系列,該系列產(chǎn)品憑借其高性能和豐富的外設資源,在嵌入式系統中得到了廣泛應用。通過(guò)加載輕量級模型和使用優(yōu)化算法,GD32系列MCU可以實(shí)現圖像識別、語(yǔ)音識別等AI功能。

                以及華大半導體的HC32系列,HC32系列MCU同樣具備高性能和低功耗的特點(diǎn),適用于需要AI功能的嵌入式系統。通過(guò)軟件優(yōu)化和模型轉換,HC32系列MCU可以執行復雜的AI推理任務(wù)。

                寫(xiě)在最后

                隨著(zhù)AI技術(shù)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的MCU開(kāi)始考慮集成NPU以提升其AI處理能力。不過(guò),也并不是所有應用都需要NPU的支持,沒(méi)有集成NPU的MCU仍然可以通過(guò)多種技術(shù)和方法實(shí)現AI功能,滿(mǎn)足嵌入式系統對智能化和自主決策能力的需求,如選擇輕量級模型、利用嵌入式AI框架、優(yōu)化軟件算法等。



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